「视觉文档检索」共找到 1171 篇相关文章
AI打假AI，拿下SOTA丨厦大&腾讯优图
厦门大学联合腾讯优图实验室团队提出AIGI - Holmes方法，创新性采用“大模型+视觉专家”协同架构，解决现有AIGI检测技术瓶颈，在检测、解释能力及鲁棒性评估上均取得最优效果。
多模态扩散模型开始爆发，这次是高速可控还能学习推理的LaViDa
近期基于扩散模型的视觉 - 语言模型 LaViDa 出现，它继承扩散语言模型优点。与自回归模型不同，扩散模型能并行、处理双向上下文。LaViDa 在多任务测试有竞争力，推理蒸馏和文本填空表现好，还能权衡速度与质量。
爽！AI编程2年半，终于用上了喂饭级的API！
作者分享对接智谱API的超爽体验，5分钟搞定。强调在Agent工作流里文档质量影响成功率，对比某作图API凸显差距。指出2025年后AI Agent成API主要用户，智谱和Cloudflare站对边，体现Agent First思维。
NextStep-1：一次在图像生成上自回归范式的探索
阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。
PolarDB Supabase Edge Functions - 让函数，随时可用
文章介绍 PolarDB Supabase Edge Functions，它是为全栈应用打造的边缘计算方案。提供 CLI 和 Studio 两种开发方式，补全开源版缺失的管理后台，让企业能兼顾功能与控制力，还提及数据库原生多模态智能检索方案。
我的 AI 原生开发流程：一个真实案例的完整复盘
作者复盘用 AI 给 App 加新功能的开发流程，指出 AI 原生开发本质还是传统流程，但执行主体从人变成 Agent，人是指挥官，确认决策；各环节有变化，文档更重要，大部分开发类 Skills 没必要。
直接从像素到单词：这个原生大模型统一单图、多图、视频和空间智能
南洋理工大学等团队推出NEO - ov模型，挑战传统「视觉编码器 + 大模型」范式，直接从原始像素学语言。它在多任务表现出色，尤其空间智能突出，但在OCR等方面有短板，展现原生多模态建模潜力。
访谈｜Codex 团队如何用自己的产品构建产品——整个 Spec 只有 10 个要点
OpenAI Codex 团队产品规格文档极简，仅 10 个要点。团队运作如‘海盗船’，规划只做近期和远期，不做中期。Codex App 诞生源于模型能力提升，团队以 power user 为导向设计产品，还谈到 PM 角色转变和招聘标准。
RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer，加速像素压缩到语义提取
近期，RAE 提出以「 冻结的预训练视觉表征」作潜空间提升扩散模型性能。同期西安交大与微软亚研院提出 VFM - VAE，结合 RAE 与 VAE，能加速模型收敛、提升生成质量，展示扩散模型 Tokenizer 演化方向。
41个榜单SOTA！智谱最新开源GLM-4.5V实测：看图猜地址、视频秒变代码
智谱基于GLM - 4.5打造的开源多模态视觉推理模型GLM - 4.5V，在42个公开榜单中41项夺得SOTA。其功能丰富，玩法升级，还为企业与开发者提供高性价比方案，是100B参数级SOTA标杆。